リンク予測アルゴリズム は、グラフ内の二つのノード（例: ユーザー、製品、ウェブページ）が将来接続される確率を推定します。一般的な手法には:
共通隣接 / Jaccard係数: 共有接続数をカウントする。
Adamic-Adar & RA: まれな共有リンクに高い重みを付ける。
グラフニューラルネットワーク (GNN): 深い関係パターンを学習する。
なぜProxiedか？
正確な予測には、新鮮で完全な関係グラフが必要です。Proxiedの4G/5Gローテーションプロキシを利用し、IPブロックやレート制限による欠落エッジを回避しましょう。